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龍圖騰網獲悉中國人民解放軍國防科技大學申請的專利基于深度子領域自適應的輻射源個體識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115169469B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210838989.8，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權基于深度子領域自適應的輻射源個體識別方法是由張濤;唐震;杜奕航;錢磊設計研發完成，并于2022-07-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度子領域自適應的輻射源個體識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度子領域自適應的輻射源個體識別方法，屬于輻射源個體識別領域。本發明包括獲取輻射源ADS?B信號的源域信號和目標域信號，類型為一維點數據；將所述一維點數據轉換成IQ波形圖，形成IQ拼接圖；提取源域與目標域數據的通用特征；嵌入局部最大均值差異自適應層來對齊子領域分布；通過局部最大均值差異與預訓練的Resnet?50模型構建用于輻射源個體識別的子領域自適應模型；對子領域自適應模型進行訓練并將模型概率預測結果作為目標域的偽標簽；利用構建好的子領域自適應網絡對不同信噪分布的輻射源信號進行遷移識別。本發明能夠在節省訓練時間的基礎上對不同信噪分布情況下的ADS?B輻射源個體進行準確識別。

本發明授權基于深度子領域自適應的輻射源個體識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度子領域自適應的輻射源個體識別方法，其特征在于，包括： S100、獲取輻射源的ADS-B信號的一維點數據，其中數據分為源域數據與目標域數據； S200、將所述一維點數據轉換成IQ波形圖，采用拼接方式將I路圖像和對應的Q路圖像拼接到一起，形成IQ拼接圖； S300、采用改進的圖像集預訓練的Resnet-50網絡結構提取源域與目標域數據的通用特征；所述預訓練的Resnet-50模型是在ImageNet數據集中的數百萬個圖像上進行了訓練的一個50層的殘差神經網絡模型，它包括49個卷積層和1個1000個節點的全連接層；將所有卷積層作為特征提取器，去除最后一個全連接層并新增一個兩層的全連接層，并將第一層全連接層網絡設定為自適應層，采用局部最大均值差異準則進行子領域自適應； S400、嵌入局部最大均值差異自適應層來對齊子領域分布，減少源域與目標域的分布差異的同時捕獲近距離子類別的精細信息； S500、通過局部最大均值差異與預訓練的Resnet-50模型構建用于輻射源個體識別的子領域自適應模型，對子領域自適應模型進行訓練并將模型概率預測結果作為目標域的偽標簽；通過最小化損失目標函數來學習源域與目標域共有的分類特征； S600、利用構建好的子領域自適應網絡對不同信噪分布的輻射源信號進行遷移識別。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國人民解放軍國防科技大學，其通訊地址為：210007 江蘇省南京市秦淮區后標營18號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。